Un ingeniero mecánico presenta la perspectiva del campo de maduración de la robótica blanda.

El campo de la robótica blanda se ha disparado en la última década a medida que más y más investigadores intentan realizar el potencial de estos autómatas flexibles y maleables en una variedad de campos que incluyen búsqueda y rescate, exploración y medicina.

Pero a pesar de todo el entusiasmo por estas nuevas máquinas, Elliot Hawkes, profesor de Ingeniería Mecánica de UC Santa Bárbara, quiere asegurarse de que robótica suave la investigación es más que un destello en una sartén. “Algunos campos nuevos y de rápido crecimiento nunca echan raíces, mientras que otros se convierten en disciplinas florecientes”, dijo Hawkes.

Para ayudar a garantizar la longevidad de la investigación en robótica blanda, Hawkes, cuyos propios robots han despertado interés en su locomoción bioinspirada y novedosa y las nuevas posibilidades que presentan, propone un enfoque que hace avanzar el campo. Su punto de vista, escrito con sus colegas Carmel Majidi de Carnegie Mellon University y Michael T. Tolley de UC San Diego, fue publicado en la revista. Ciencia Robótica.

“Hemos estado analizando los datos de liberación de robótica blanda y notamos un aumento en el crecimiento durante la última década”, dijo Hawkes. “Estábamos interesados ​​en estas tendencias en nuevos campos y en la forma en que los nuevos campos están echando raíces”.

Según el grupo, la primera década de investigación en robótica blanda a gran escala “se caracterizó por la definición, la inspiración y la investigación”, ya que la robótica tomó en serio lo que significaba crear un robot blando, desde sistemas de materiales hasta nuevas formas de moverse e interactuar con el entorno.

Pero los científicos sostienen que “para que la robótica blanda se convierta en un campo próspero e influyente durante la próxima década, cualquier investigación debe hacer una contribución significativa”. Según Hawkes, la duración a largo plazo de un campo en rápida evolución a menudo depende de si la investigación exploratoria inicial está madura.

Con esto en mente, el grupo presenta un sistema de categorización de tres niveles para ser utilizado en futuros trabajos de robótica blanda.

“El sistema de tres niveles clasifica la investigación en esta área, no en el área en su conjunto”, explicó Hawkes. “Por ejemplo, este año habrá artículos para los niveles 0, 1 y 2. El objetivo es mover tantos estudios como sea posible del nivel 0 a los niveles 1 y 2.”

Del punto de referencia a la contribución amplia

“Suave a suave” se puede utilizar para caracterizar el nivel 0 en un sistema de categorización, al igual que los científicos durante la última década han explorado rápida y extensamente nuevos materiales y mecanismos que pueden caer bajo el concepto de “robot suave”. Si bien esta investigación era necesaria para definir el campo, los autores dijeron que mantener la investigación a este nivel pone a la robótica blanda en riesgo de estancamiento.

Gracias a las ventajas de una base sólida, se anima a la robótica actual y futura a identificar áreas mejora del rendimiento y abordar las brechas de conocimiento en robótica blanda, un rasgo del Nivel 1. Los investigadores dijeron que esta investigación avanzará en el campo ya que los nuevos resultados pueden mejorar el rendimiento tecnológico de los sistemas suaves.

Sin embargo, dicen que “siempre que sea posible, debemos esforzarnos por ir más allá del trabajo que solo contribuye a nuestro campo”. Los estudios en la categoría de Nivel 2 van más allá de la robótica blanda para convertirse en aplicaciones en el campo más amplio de la ingeniería. Según el artículo, la suavidad es más que una limitación artificial; más bien, “desarrolla tecnología de punta y comprensión en una variedad de disciplinas” e incluso puede reemplazar tecnologías convencionales establecidas desde hace mucho tiempo.

Los científicos han descubierto que una forma de ir más allá del nivel 0 es entrenar a la próxima generación de robots. La consolidación del mejor conocimiento disponible de trabajos anteriores alentará a los nuevos en el campo a ‘hacer las preguntas correctas’ mientras realizan su investigación.

“Esperamos que nuestra categorización sirva a este campo como una herramienta para ayudar a mejorar la entrada, idealmente aumentando el impacto de la robótica blanda en la próxima década”, dijo Hawkes.